NPU搭載のマルチプロトコルワイヤレスSoCを活用したエッジAI導入の加速方法
著者 Patrick Mannion 氏
DigiKeyの北米担当編集者の提供
2026-06-17
マルツ掲載日：2026-11-02
ネットワークエッジにおける人工知能(エッジAI)の登場により、スマートホーム、ビルや工場の自動化、資産追跡、ウェアラブル機器など、ワイヤレス対応のIoTアプリケーションにおいて、デバイス上での推論処理の必要性が高まっています。
エッジAIは大きな可能性を秘めていますが、超低消費電力で柔軟なオンボード処理能力とワイヤレス接続機能が必要であり、セキュリティやメモリリソースにも細心の注意を払う必要があります。
多くのチームにとって、効果的な設計に必要なすべての要素を収集、実装し、さらに現場での導入やサポートを行うことは、困難を伴う場合があります。
本記事では、組み込みシステム設計者にとってのエッジAIのメリットと課題について簡潔に説明します。続いて、Nordic SemiconductorのワイヤレスSoCおよび関連する開発キット、ソフトウェア、AIアシスタントを紹介し、これらがエッジAIの開発、導入、管理をいかに簡素化するかを解説します。
エッジAIとその必要性について
エッジAIとは、データセンターの外側、つまりゲートウェイ、ラップトップ、携帯電話からウェアラブルデバイスやスマートセンサに至るまでの各種デバイス上で実行される推論や機械学習(ML)を指します(図1)。適切に設計されたエッジAIデバイスは、データをローカルで効率的に分析し、適切に対応することができます。また、重要なデータの伝送が必要な場合や、ファームウェアやAIモデルの更新が必要な場合にのみ、クラウドやローカルサーバに接続します。
多くのバッテリ駆動のワイヤレス設計において、通信が比較的大きな電力消費要因になりますが、ウェイクアップ時間の短縮と、通信回数の削減により電力を節約でき、1回の充電で数か月から数年もの稼働が可能になる場合があります(ワークロードやデューティサイクルによって異なります)。
また、エッジAIは、迅速な意思決定を可能にするための遅延を低減し、データがデバイスやセンサノード上に保存されることでプライバシーとセキュリティを確保し、ワイヤレスネットワークの帯域幅を解放し、ネットワーク障害時でも動作を継続できるようにします。
図1：エッジAIとは、データセンターの外側、つまりゲートウェイやラップトップから携帯電話、ウェアラブルデバイス、産業用センサに至るまでの各種デバイス上で実行される推論や機械学習のことです。(画像提供：Nordic Semiconductor)
エッジAIの実装、特にウェアラブルデバイスや産業用センサなどのリソースに制約のあるデバイスでの実装においては、進化し続けるAIワークロードや異種ネットワーク間の接続性をサポートするために、超低消費電力かつ柔軟なオンボード処理とワイヤレス接続性に重点を置く必要があります。
また、開発者は、ハッキングを防止するためのセキュリティ対策を重視するとともに、ますます複雑化するワイヤレスプロトコル、AIモデル、およびデータ型に対応できるよう、メモリ容量を適切に確保する必要があります。
急速に進化するこの分野におけるコストや市場投入までの期間というプレッシャーを考慮すると、設計におけるハードウェアの選定は、ベンダーのツールやエッジAIのサポートと密接に連携している必要があります。これにより、開発を円滑に進め、導入後の長期的な成功を確実にすることができます。
エッジAI向けに構築された包括的なプラットフォーム
組み込みシステム向けのエッジAIソリューションの開発を加速させるため、Nordic Semiconductorは、超低消費電力のワイヤレスシステムオンチップ(SoC)である nRF54Lシリーズに、nRF54LM20B(図2)を追加しました。
nRF54LM20Bは、128MHzのArm Cortex-M33をベースとした高効率なマイクロコントローラユニット(MCU)と、Bluetooth LE、 Matter、Thread、Zigbee、または2.4GHzの独自プロトコルによる超低消費電力のワイヤレス接続機能を組み合わせたもでので、最大4Mbits/sのデータ転送速度を実現しています。また、128MHzのRISC-Vコプロセッサも搭載されており、充実した周辺機器も備わっています。
図2：nRF54LM20B SoCは、低消費電力に最適化された柔軟な処理能力とワイヤレス接続機能を備えています。(画像提供：Nordic Semiconductor)
図3：nRF54LM20Bに搭載されたAxon NPUは、CPUへの負荷を最小限に抑えながら、ニューラルネットワーク演算子の実行を効率的に高速化します。(画像提供：Nordic Semiconductor)
通常、組み込みデバイスやワイヤレスIoTデバイスにAIアクセラレーション機能を追加するには、ディスクリートNPUを選定して統合する必要がありますが、これによりコストや複雑さが増し、推論の効率が低下する可能性があります。こうした非効率性は、音声処理、画像処理、高レートなセンサデータなど、より負荷の高いAIワークロードになるほど顕著になります。
Axon NPUはこれらの課題に対処し、メモリ、電力、スペースが極めて限られている、制約の厳しいユースケースを対象としています。NPUは、CPUへの依存を最小限に抑えながら、ニューラルネットワーク演算子を高速かつ省電力で実行できるよう設計されており、柔軟なダイレクトメモリアクセス(DMA)、従来のニューラルネットワーク演算子以外の機能もサポートする実行パイプライン、およびNordicのツールチェーンとの完全な互換性を備えています。
たとえば、Axon NPUはTensorFlow Lite(TFL)モデルの処理速度と効率を向上させます。
Nordicは、同じモデルをCPUで実行する場合に比べて15倍高速であると見込んでおり、Axonは競合製品に比べて8倍効率的で、推論処理速度も7倍高速であると推定しています。こうした効率性と性能により、異常検知、生体認証、音声、キーワード、および画像認識などのユースケースに適しています。
メモリとセキュリティへの取り組み
nRF54LM20Bの大容量メモリにより、より大規模なAIワークロードの処理が可能になる一方で、Nordicは別の角度からもメモリの問題に取り組んでいます。同社独自の「Neuton」超小型エッジAIモデルはわずか5Kバイトという少ないメモリサイズで、Nordicの特許取得済みネットワーク拡張アルゴリズムを用いて、開発者自身のデータから構築されています。
これらのモデルは、NordicのあらゆるSoCやシステムインパッケージ(SiP)上で実行可能です。Nordicのデータによると、これらのモデルのメモリ使用量はTFLモデルの10分の1であり、CPU上でTFLモデルを実行する場合に比べて10倍高速で、エネルギー効率も10倍優れています。
エッジAIデバイス上でローカルに処理されるデータのセキュリティを確保し、デバイスが複数の規制要件に準拠できるようにするため、nRF54LM20Bは、セキュアブート、セキュアなファームウェア更新および保存機能、TrustZone実行環境、暗号アクセラレータ、サイドチャネル漏洩検出機能、および改ざん検知機能が搭載されています。
キットがエッジAIの開発を簡素化
エッジAI設計を始めるにあたり、開発者はnRF54LM20-DK(図4)を利用できます。CSP98パッケージのnRF54LM20B SoC(nRF54LM20B-PAAA-Rなど)をベースとしたこのキットには、2.4GHzおよびNFC用アンテナ、あらかじめプログラム済みのファームウェア、ドキュメント、ハードウェア回路図、およびレイアウトファイルが含まれています。
ワイヤレスIoT製品開発向けの統合的で柔軟なソフトウェアキットであるnRF Connect SDKを通じて、ソフトウェア開発の包括的なサポートが提供されています。本キットは、オープンソースのZephyrプロジェクトをベースとしており、Nordic独自のソフトウェアも搭載されています。「箱から出してすぐに」、サンプル、ワイヤレススタック、ネットワークプロトコル、ドライバ、およびセキュリティ機能をご利用いただけます。
図4：nRF54LM20-DKキットは、CSP98パッケージのnRF54LM20B SoCをベースとしており、2.4GHzおよびNFC用アンテナ、ファームウェア、ドキュメント、回路図、レイアウトファイル、オンラインリソースが付属しています。(画像提供：Nordic Semiconductor)
開発完了後の次のステップは、導入、監視、更新、および可観測性です。機能が追加され、ネットワークノードの数が増えるにつれて、これらすべてを管理することは、時間の経過とともに困難になる可能性があります。これを支援するため、NordicはnRF Cloudを提供しています。このクラウドベースのツールは、デバイスの安全な更新と管理、正常性の監視や問題のデバッグ、そして電力効率に優れたグローバルな位置追跡を行います。
試作から車両管理までをサポートするAIアシスタント
nRF54LM20B-DKはAIアシスタント(図5)によってサポートされており、開発者は反復的な作業に費やす時間を減らし、差別化を図る機能の開発により多くの時間を割くことができます。たとえば、このアシスタントは、開発者が全体を管理し、出力を監視していても、試作の作成、テストの実行、ドキュメントの生成、デバッグを行うことができます。
図5：AIアシスタントにより、開発者は反復的な作業に費やす時間を削減し、差別化につながる機能の開発により多くの時間を割くことができます。(画像提供：Nordic Semiconductor)
開発者はワークフローにおける大規模言語モデル(LLM)の使用に慣れていますが、これらのモデルは汎用的なデータに基づいて学習されています。多くのユースケースではこれで機能するかもしれませんが、NordicのAIアシスタントは、Model Context Protocol(MCP)の実装を採用しており、ドキュメント、APIリファレンス、デバイス設定、nRF Cloudからのフィールドデータなど、SDKから検証済みのコンテキストデータを提供します。これにより、精度が向上し、トークンの使用効率も高まります。
このAIアシスタントは、Claude Code、Cursor、GitHub、Copilotなど、ユーザーが好むモデルと連携し、試作から導入済み製品の管理に至るまでの全ライフサイクルをカバーします。
まとめ
バッテリ駆動のワイヤレスIoTデバイスにおけるエッジAIには多くの利点がありますが、リソースが限られた環境では、その実装や効果的な管理が複雑です。Nordic SemiconductorのnRF54LM20B(NPU搭載マルチプロトコルワイヤレスSoC)と関連するキット、ソフトウェア、AIアシスタントは、試作、開発、導入、管理を簡素化および迅速化するための重要な要素を統合しています。
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